시설물의 유지관리를 위한 기계학습 기반 콘크리트 균열 감지 프레임워크

지봉준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 지봉준 (Pohang University of Science and Technology)

저널정보: 한국지반환경공학회 한국지반환경공학회 논문집 한국지반환경공학회 논문집 제22권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 5 - 12 (8page)

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시설물의 노후화는 피할 수 없는 현상이다. 노후화된 시설물의 관리를 위해 균열을 감지하고 이를 추적하면서 시설물의 상태를 간접적으로 추론할 수 있다. 따라서 균열 감지는 노후화된 시설물의 관리를 위해 필수적 역할을 하며 감지 결과를 바탕으로 더 이상의 노후화를 막기 위한 활동을 할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 균열 감지는 전문가의 판단에만 의존하기에 시설물의 면적이 큰 경우 비용과 시간이 과도하게 사용되고, 전문가의 역량에 따라 다른 판단 결과가 발생할 수 있어 신뢰성에 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기계학습 기반의 콘크리트 균열 감지 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 데이터 분류, 기계학습 모델 학습, 학습된 모델의 검증과 테스트를 포함하는 프레임워크로 완전 자동화된 콘크리트 균열 감지가 가능하다. 제안된 프레임워크를 통해 학습된 기계학습 모델은 콘크리트 균열 이미지와 정상 이미지를 96%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 프레임워크를 적용하여 기존의 전문가 중심의 시설물 유지관리보다 더욱 효과적이고 효율적인 시설물의 유지관리가 가능할 것으로 기대된다.

#Machine learning #Deep learning #Crack detection #Data analytics #Maintenance #기계학습 #기계학습 #균열 감지 #데이터 분석 #유지관리

참고문헌 (21)

참고문헌 신청

Abdel-Qader, I. / 2003 / Analysis of edge-detection techniques for crack identification in bridges / Journal of Computing in Civil Engineering 17(4):255~263

Chen, X. / 2020 / A light-weighted cnn model for wafer structural defect detection / IEEE Access 8:24006~24018

Cheong, L. K. / 2019 / Defects and components recognition in printed circuit boards using convolutional neural network / 10th International Conference on Robotics, Vision, Signal Processing and Power Applications :75~81

Choudhary, G. K. / 2012 / Crack detection in concrete surfaces using image processing, fuzzy logic, and neural networks / 2012 IEEE fifth international conference on advanced computational intelligence (ICACI), :404~411

Chun, P. J. / 2021 / Automatic detection method of cracks from concrete surface imagery using two-step light gradient boosting machine / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 36(1):61~72

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